【摘 要】
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在经典IWO杂草算法的基础上提出一种适用于神经网络优化的新算法.该算法将多种结构的神经网络权值阈值编码为不同维度的杂草种子,以神经网络均方误差作为种子适应度的统一评
【机 构】
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兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室,兰州理工大学机电工程学院
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在经典IWO杂草算法的基础上提出一种适用于神经网络优化的新算法.该算法将多种结构的神经网络权值阈值编码为不同维度的杂草种子,以神经网络均方误差作为种子适应度的统一评价标准,同时对多个维度的杂草种子进行排序筛选,实现了神经网络权值阈值与结构同时优化的目的.应用该方法于转子系统故障分类问题,实验结果表明该方法可以在结合BP算法优势的同时有效优化神经网络各参数,可以得到分类精度高、结构最简且泛化能力强的神经网络故障分类器.
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